AI-Agent
Ein autonomes oder halbautonomes KI-System, das Aufgaben erledigt, Entscheidungen trifft oder mit Menschen/Systemen interagiert.
Prompt
Die Eingabe (Text oder Befehl), mit der ein AI-Agent „gefüttert“ wird, um daraufhin eine passende Antwort oder Aktion auszuführen.
LLM (Large Language Model)
Sprachmodell wie GPT-4, das durch Training auf riesigen Textmengen komplexe Sprache versteht und erzeugt.
Autonomer Agent
Ein Agent, der selbstständig plant, entscheidet und Aufgaben durchführt, ohne ständige menschliche Kontrolle.
Multi-Agent-System
Netzwerk aus mehreren AI-Agenten, die miteinander kommunizieren und gemeinsam komplexe Aufgaben lösen.
Task Planning
Fähigkeit eines AI-Agenten, komplexe Aufgaben in kleinere Schritte zu zerlegen und diese zielgerichtet abzuarbeiten.
Tool Use / Tool Integration
Fähigkeit eines AI-Agenten, externe Tools (z. B. Kalender, Webbrowser, Datenbanken) eigenständig zu nutzen.
Memory / Gedächtnis
Lang- oder Kurzzeitspeicher eines Agenten, mit dem er sich an frühere Informationen oder Gespräche erinnert.
Embodiment
Die „Verkörperung“ eines AI-Agenten – z. B. in einem Chatbot, Roboter oder einer virtuellen Figur.
Reinforcement Learning (RL)
Lernmethode, bei der Agenten durch Belohnung und Bestrafung ihr Verhalten optimieren.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Technik, bei der ein AI-Agent vor der Antwort gezielt Wissen aus Datenbanken oder Dokumenten abruft.
Fine-Tuning
Nachträgliches Anpassen eines KI-Modells auf spezielle Daten oder Aufgabenbereiche.
Agent Loop
Der Zyklus aus Wahrnehmen → Denken/Planen → Handeln, den ein autonomer Agent ständig durchläuft.
Human-in-the-loop
Mensch bleibt aktiv eingebunden (z. B. zur Kontrolle oder Freigabe) – besonders bei sensiblen Entscheidungen.
Goal-oriented Agent
Agent, der auf ein konkretes Ziel hin arbeitet – z. B. „Buche einen Flug“ oder „Erstelle Tageszusammenfassung“.